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L’influence et l’impact de l’Edge Computing sur l’avenir de l’IoT

L’influence et l’impact de l’Edge Computing sur l’avenir de l’IoT

Il existe actuellement plus de 3,5 milliards de smartphones. Ces ordinateurs de poche nous permettent de faire Ă  peu prĂšs tout, et ils sont notre passerelle vers un rĂ©seau de donnĂ©es gĂ©ant, le « cerveau Â» de l’informatique moderne. 

Ce modĂšle centralisĂ© a bien fonctionnĂ© jusqu’Ă  prĂ©sent, mais avec l’entrĂ©e de l’IoT (Internet des objets), nous commençons Ă  rĂ©aliser que nous utilisons un systĂšme qui doit d’Ă©voluer.

Indice – L’impact de l’Edge Computing

Qu’est-ce que l’Edge Computing?

Il s’agit d’un systĂšme d’analyse de donnĂ©es pĂ©rimĂ©triques situĂ© Ă  mi-chemin entre le cloud et l’appareil lui-mĂȘme, Ă  partir duquel une commande, un ordre ou un signal est envoyĂ© pour ĂȘtre analysĂ©.

Plus un appareil peut effectuer un traitement local, moins il devra s’appuyer sur le cloud et donc plus il sera rapide. Ce problĂšme de l’IoT est l’un des problĂšmes que l’Edge Computing vise Ă  rĂ©soudre.

La vidĂ©o suivante explique comment cela fonctionne đŸ‘‡đŸ»

La différence entre Edge Computing et Cloud Computing

Les assistants vocaux comme Siri ou Alexa doivent gĂ©nĂ©ralement rĂ©soudre leurs demandes dans le cloud et le fait de commander le temps d’aller-retour peut ĂȘtre trĂšs important. 

Un temps de latence, mĂȘme de quelques millisecondes, peut ĂȘtre crucial, par exemple, dans le cas des voitures autonomes oĂč des rĂ©ponses immĂ©diates sont nĂ©cessaires et oĂč cette latence peut faire la diffĂ©rence entre la vie et la mort. 

 

Dans l’Edge Computing, au lieu de fournir des donnĂ©es Ă  un serveur central, c’est le dispositif lui-mĂȘme qui peut collecter et traiter les donnĂ©es en temps rĂ©el, en rĂ©pondant plus rapidement et plus efficacement.

 

Alors que dans le Cloud Computing, toutes les donnĂ©es sont collectĂ©es et traitĂ©es dans un emplacement centralisĂ©, gĂ©nĂ©ralement dans un centre de donnĂ©es. Tous les appareils qui doivent accĂ©der Ă  ces donnĂ©es ou utiliser des applications qui leur sont associĂ©es doivent d’abord se connecter au cloud.

Mais ce qui lui manque en vitesse, le cloud le compense en puissance et en capacité. En vous appuyant sur une infrastructure de centre de données évolutive, vous pouvez étendre votre capacité de stockage et de traitement selon vos besoins. Ce qui complÚte les dispositifs de pointe qui ne peuvent que regrouper des données collectées localement.

 

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L’impact de l’Edge Computing sur l’IoT

Le concept d’IoT fait rĂ©fĂ©rence Ă  une interconnexion digitale des objets quotidiens avec l’internet qui nous permet d’interagir avec eux.

L’IoT se dĂ©veloppe Ă  un rythme trĂšs rapide et avec lui, l’énorme quantitĂ© de donnĂ©es qu’il produit. La gestion de cet Ă©norme volume d’informations est un dĂ©fi et l’Edge Computing pourrait faire partie de la solution.

haut-parleur intelligent
Internet des objets. Source : Unsplash

# 1 Amélioration de la sécurité des données

Avec l’Internet des objets, le nombre d’appareils connectĂ©s augmente, tout comme l’exposition aux attaques de sĂ©curitĂ©.

GrĂące Ă  l’Edge Computing, chaque appareil aurait la capacitĂ© de traiter et de stocker ses propres informations. Ces donnĂ©es, en n’Ă©tant pas transmises aux serveurs centraux, rĂ©duisent la probabilitĂ© d’attaques.

 

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# 2 Vitesse

Les Ă©conomies de bande passante rĂ©alisĂ©es grĂące Ă  l’Edge Computing seraient un autre grand avantage pour les dispositifs IoT. Ils ne pourraient stocker que les informations qui sont importantes pour leur objectif et se dĂ©barrasser du reste, en Ă©vitant l’envoi de donnĂ©es inutiles qui ralentissent l’internet.

 De plus, si les informations sont stockĂ©es et traitĂ©es dans une base de donnĂ©es locale, l’envoi des donnĂ©es vers le cloud n’est plus nĂ©cessaire pour chaque interaction, ce qui diminue le temps de rĂ©ponse.

# 3 Coûts

Les Ă©conomies de bande passante affecteront non seulement la vitesse et l’espace occupĂ© sur le serveur, mais Ă©galement l’investissement logistique pour maintenir et augmenter les ressources informatiques afin que l’information ne cesse de circuler. En consĂ©quence, il y aura une rĂ©duction considĂ©rable des coĂ»ts.

 

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# 4 Utilisation / évolutivité des ressources

En effet, l’Edge Computing permet de faire Ă©voluer les dispositifs IoT en conjonction avec des hubs locaux, en fonction de vos besoins. Cette Ă©volutivitĂ© est moins coĂ»teuse et peut ĂȘtre appliquĂ©e de maniĂšre flexible.

# 5 Meilleures performances des apps (Mobile Edge Computing)

Les amĂ©liorations en termes de vitesse et de latence d’obtenir des rĂ©ponses qui se produisent en temps rĂ©el et qui rĂ©pondent automatiquement aux stimuli dĂ©tectĂ©s par les capteurs du dispositif IoT. 

Sera-ce la fin du Cloud Computing ?

Par exemple, lorsque nous effectuons une recherche sur Google, ce petit flux d’informations passe par le cloud pour son traitement, puis les informations dont nous avons besoin s’affichent sur notre Ă©cran.

Les dispositifs IoT collectent de nombreuses informations qui doivent ĂȘtre traitĂ©es en temps rĂ©e Ces donnĂ©es n’ont pas le temps de faire des allers-retours vers le nuage central, et certains pensent donc que l’Ă©poque du Cloud Computing touche Ă  sa fin. Cependant, nous ne pensons pas que cela soit vrai, car le Cloud Computing complĂšte l’Edge Computing Ă  bien des Ă©gards.

 

Bien qu’une grande partie du traitement et de la prise de dĂ©cision immĂ©diate se fasse sur l’appareil lui-mĂȘme, un cloud centralisĂ© sera toujours nĂ©cessaire pour stocker les informations les plus importantes.

 

La dĂ©tection, l’infĂ©rence et l’action se produiront Ă  la pĂ©riphĂ©rie, tandis que le cloud se concentrera sur l’apprentissage central. Ensuite, cet apprentissage avec ces informations mises Ă  jour, se dĂ©placera pour mettre Ă  jour chaque appareil et le maintenir opĂ©rationnel et toujours avec les mises Ă  jour Ă  jour, sans que nous ayons Ă  faire quoi que ce soit.

L’un des aspects fondamentaux du Machine Learning est qu’il nĂ©cessite beaucoup de donnĂ©es pour apprendre. Un modĂšle qui combine la pĂ©riphĂ©rie et le cloud a de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es qui arrivent Ă  un point centralisĂ© qui rend les appareils de plus en plus intelligents.

Il est peu probable que l’avenir de l’infrastructure rĂ©seau se situe uniquement Ă  la pĂ©riphĂ©rie ou dans le cloud, sinon quelque part entre les deux. Les entreprises qui cherchent Ă  se transformer et Ă  devenir plus efficaces devront trĂšs probablement intĂ©grer ces deux modĂšles pour trouver de nouvelles façons de tirer le meilleur parti de leurs forces respectives et de les utiliser pour surmonter leurs faiblesses.

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